对太赫兹时域光谱成像在时域和频域两种模式下不同处理方法进行了研究。太赫兹波时域光谱成像技术与一般的强度成像不同, 它具有信息量大、同时含有振幅和位相信息等显著特点。根据不同需求, 可以选取不同的物理量来展示不同的成像特征, 以便提供更多、更精确的样品信息。每一个像素点对应一个时域波形, 可以从时域信号或它的傅里叶变换谱中选择任意数据点的振幅或位相进行成像, 从而重构样品的空间密度分布、折射率和厚度分布。在频域模式下以不同频率点的振幅、吸收率、折射率、功率作为参数进行成像, 进行了太赫兹波多光谱成像技术的初步研究。这些研究结果对提高太赫兹成像的分辨率和太赫兹图像识别有着重要的意义。

高光谱成像是一种新兴的无损快速检测技术，可以同时获取研究对象的图像和光谱信息，集成了光谱分析和图像处理的优势，已成为农产品病虫害信息快速、无损检测的重要手段之一，在农产品的溃疡病、褐斑病、白粉病、黑星病、腐烂、虫蛀等病虫害无损检测中的应用越来越广泛。本文简述了高光谱成像系统，总结分析了其在水果、蔬菜、肉类、谷物等农产品病虫害无损检测中的国内外最新研究进展，提出了农产品病虫害高光谱成像技术检测的未来研究发展方向，以期对相关研究人员的研究工作提供参考。

人工智能-机器学习-计算光谱成像技术研究.pdf

将堆栈自动编码器(SAE)与极限学习机(ELM)联合,建立了深度神经网络预测模型(SAE-ELM)。利用苹果高光谱图像提取出的光谱数据,对深度神经网络的权值和阈值进行了初始化和微调。与传统ELM模型预测结果相比,SAE-ELM的预测集决定系数和残留预测偏差分别从0.7345和1.968提升至0.7703和2.116,预测集方均根误差从1.6297降至1.2837。研究结果表明:深度学习网络SAE-ELM模型的预测性能优于传统的ELM模型,将其用于预测苹果硬度是可行的。

编码孔径光谱成像系统利用空间光调制器对目标信息进行编码,将信号映射到二维探测器面阵上,形成空间和光谱混叠信息,通过重构算法恢复出光谱数据立方体。由于该系统的色散仅仅发生在水平方向上,为了提高编码的效率,提出只在一个方向上具有编码效果的多狭缝组合编码。与目前采用的二维随机编码比较,在取得相同重构结果的前提下,多狭缝组合编码形式简化了数学模型的建立和分析,降低了编码复杂度。在此基础上,利用液晶光阀的开关特性实现实际系统编码,结合PGP(棱镜-透射光栅-棱镜)分光组件搭建光谱成像系统,进行了不同采样率下的实验,得到了高精度的恢复结果,验证了系统编码的可行性,为编码光谱成像系统领域提供了新思路。

二元光学元件具有多种应用.用作透镜,在原理上色差非常大,若不在设计上做出补偿,则会限制其在宽波段上的使用.从理论上简单阐述了利用具有独特色散特性的二元光学元件的新型超光谱成像仪的基本原理和应用前景.在此超光谱成像仪中,二元光学透镜焦距随波长的变化改变了系统的F数,因此改变了系统的放大率,即系统放大率是波长的函数,这将引起光谱图像的像元配准误差,得到并不精确的相对光谱信号强度,从而限制了光谱图像重建算法的精度,为了补偿这一缺点,通过光学二组元法设计的变焦系统成功地解决了这一问题,并给出了理论设计公式.

太赫兹波是频率介于0.1~10 THz范围内的电磁波，处于电磁波谱中毫米波和红外线之间，如图1所示。目前电磁波谱的毫米波和红外等波段研究发展成熟，但是太赫兹波由于产生困难研究很少，一度处于空白波段。最近随着超快激光技术的迅猛发展，为太赫兹脉冲的产生提供可靠且稳定的激光光源，太赫兹波技术因此得以迅速发展。

Image Processing Toolbox:trade_mark: 高光谱成像库提供用于高光谱图像处理和可视化的 MATLAB:registered: 函数和工具。 使用该库中的函数来读取、写入和处理使用各种文件格式的高光谱成像传感器捕获的高光谱数据。 该库支持国家图像传输格式 (NI​​TF)、图像可视化环境 (ENVI)、标记图像文件格式 (TIFF) 和元数据文本扩展 (MTL) 文件格式。 该库提供了一组用于端元提取、丰度图估计、降维、波段选择、光谱匹配和异常检测的算法。 Hyperspectral Viewer 应用程序使您能够读取高光谱数据、可视化单个波段图像及其直方图、为高光谱数据立方体中的像素或区域创建光谱图、生成高光谱图像的彩色或假彩色表示以及显示元数据。 有关高光谱成像库的更多信息，请参阅文档 - https://www.mathworks.com/help/images/hyperspectra

针对当前近红外成像光谱系统研发成本高、结构复杂、便携性差等问题，提出了基于3D打印的近红外光谱成像系统前端设计。通过3D打印技术设计系统前端发射器、接收器和采集头套，并与近红外光谱成像系统结合，设计出尺寸小、硬度强、易扩展的前端采集设备。利用高灵敏度的OPT101、ADS1299和GS1011完成信号采集与传输，通过3D打印可实现精度高、无线传输、可实时检测脑部血氧浓度的近红外光谱成像系统。

医用内窥镜多光谱成像技术研究.pdf